1. 研究领域
生物数据库研发团队研究领域主要为生物信息学、分子生物学、遗传育种。生物信息学研究:主要从事生物大数据平台的构建及应用,植物分子标记的大规模开发,生物大数据的多组学分析,基于新一代测序技术的基因组学分析、比较基因组学分析、宏基因组学分析、转录组学分析。分子生物学研究:主要从事特异分子标记的开发,烟草指纹图谱的构建,烟草种质纯度鉴定,烟草抗性基因定位。遗传育种研究:主要从事烟草种质资源研究,烟草特异性状的遗传分析,烟草诱变育种,分子标记辅助选择育种,现代育种与常规育种技术的联合应用。
2. 研究项目进展
1.生物数据库的构建及应用
(1)分子标记数据库
分子标记在现代生物研究中发挥着及其重要的作用,课题组感兴趣的是新型分子标记的大规模开发和数据库的构建。课题组前期开发了潜在的内含子多态性数据库(PIP),禾本科微卫星标记数据库(PSSRD),水稻两种主要病害的全基因组关联标记数据库(GMGM),烟草单核苷酸多态性标记数据库(NSNP),小麦分子标记数据库(WMMD),植物SSR与IP联合标记数据库(PSID)等分子标记数据库。
水稻两种病害的全基因组关联标记数据库,本数据库已获得国家发明专利4项,开发出了田间病害早期鉴定试剂盒,(http://biodb.sdau.edu.cn/gmgm)。
(2)综合性生物数据库
生物大数据的井喷式增长,给综合性数据库的构建奠定了数据基础,课题组感兴趣的是生物大数据清洗、分类、归纳、整理,构建出以用户体验为主的界面友好的便捷的“傻瓜式”综合性数据库。课题组前期构建了烟草遗传育种数据库(TGB),植物选择性剪切位点数据库(PSJ),烟草遗传及基因组应用数据库(GAN),植物家族数据库(PGF)等综合性数据库。
覆盖69个物种的基因编辑Crispr数据库,(http://biodb.sdau.edu.cn/plant-crispr/)。
(3)生物工具数据库
生物数据的分析和数据的挖掘,应以实战应用为主,课题组感兴趣的是基于实际应用中需求,进行有针对的开发相关生物在线工具。课题组前期开发了植物单核苷酸多态性位点查找数据库(csSNP),茄属和烟属注释工具数据库(SNAMT)等生物工具数据库。
茄属和烟属基因和代谢注释数据库,(http://biodb.sdau.edu.cn/snamt/)。
2. 基于新一代测序技术的生物信息学分析
新一代测序技术已经逐步渗透到现代生物研究的方方面面,逐步成为了生物研究的常用工具。课题组感兴趣的是1、基因组学和转录组的测序分析及应用。2、在基于现有测序分析的优缺点基础上,着重于研发数据分析的模式化和流程化,减少个性化分析的麻烦。课题组已通过新一代测序获得辣椒疫霉、烟草黑胫病菌、苯酚降解菌的全基因组。利用三代测序技术,对烟田土壤宏基因组进行连续跟踪,尤其对主要病害的关联菌落进行分析。另外,对人类肠道菌群进行分析,协助研发人类宏基因组健康检测产品。
植物单核苷酸多态性查找及分析数据库,(http://biodb.sdau.edu.cn/cssnp/)。
3. 烟草种质资源工作
(1)烟草种质资源收集
课题组连续多年从全国各地搜集地方主栽品种和地方材料,从津巴布韦,巴西,美国引进国外特色材料,与美国北卡种质资源库、国家烟草种质资源库建立了资源共享的合作关系。目前共收集到烟草种质资源5267份,类型包括野生种、烤烟、晾烟、晒烟、雪茄烟、马里兰烟、白肋烟、香料烟等。
(2)烟草种质资源信息整理及挖掘
每年种植部分种质资源,进行田间农艺性状、抗性性状、生理生化性状等52个条目的详细调查,把信息整理,构建烟草遗传育种的数据库(TGB)。和中国农科院烟草所合作,构建烟草遗传和基因组数据库(GAN)。目的是搭建烟草种质资源研究的大数据平台,为下一步深入挖掘种质资源信息奠定平台基础。
(3)烟草种质资源相关标记
大规模开发烟草SSR、SNP、ILP等分子标记,构建烟草SSR标准数据库(TMD),扫描烟草基因组中的SNP,进行相关分子验证(NSNP),构建系统发育树,为种质纯度鉴定、主栽材料指纹图谱、种质资源分类和进化研究提供理论依据。
(4)烟草基因组工作
利用生物信息学和比较基因组学的方法,深入挖掘获得的烟草基因组信息。在基因组的保守区段、功能元件、性状关联分析、基因家族分析、特异标记开发上进行深入分析。基于病原及寄主基因组信息,探析烟草中寄主与病原的互作及协同进化关系。利用宏基因组学的方法,探析微生物对烟草调制的影响。